Introduction à l'architecture Big Data



Référence de la formation

KDS010

Niveau

  • Débutant
  • Intermédiaire

Nombre de jours

8 heures (4 heures/jour)

Prix

688,50 € HT

Lieu de la formation

V: v-learning, classe virtuelle



Pre-requis

  • Le cours nécessite de l'expérience et des connaissances des architectures de systèmes informatiques traditionnels.
  • Un niveau d'anglais business moyen est requise car la formation sera dispensée en anglais.

Public

Ce cours vise à fournir aux CTO, architectes, responsables techniques et chefs d'équipe un aperçu de la façon dont les données à grande échelle pourraient être utilisées au sein de leurs organisations et de la fréquence à laquelle elles sont effectuées.

Objectifs de la formation

Ce cours offre un regard sur le paysage du Big Data et fournit une compréhension de base des concepts, des technologies du Big Data et de leurs applications. En fournissant des exemples d'utilisation réels, il permet aux participants de mieux comprendre comment les données peuvent être utilisées pour mieux servir leurs entreprises tout en introduisant quelques bonnes pratiques de mise en oeuvre. Ce cours vise à fournir aux CTO, architectes, responsables techniques et chefs d'équipe un aperçu de la façon dont les données à grande échelle pourraient être utilisées au sein de leurs organisations et de la fréquence à laquelle elles sont effectuées. Il devrait servir de point d'entrée pour examiner ce qui est possible. Le cours nécessite une connaissance des architectures de systèmes informatiques traditionnels.

Contenu du cours

Table 1: KDS010 - Course Contents
Chapter description
Introduction • Brief History
• Big Data / Data Science / Analytics
• Collection of data from different sources (internal/external)
• Open Source Tools
Big Data • Sample Usages
− Scaling Data
− IoT
• Volume Velocity Variety
• Structured vs. Unstructured Data
• Immutable Data
• System Requirements
• NoSQL
• Ability to access and process data
• Stream Processing
Analytics • Sample Usages
− Page Rank
− Marketing
• Decoupled Systems – ETL
• Data Lake
• Analytics vs, traditional warehouse
Data Science • Sample Usages
− Vision (OCR, face, logo, label)
− NLP (syntax analysis, sentiments, …)
• Machine Learning
− Supervised Learning
− Unsupervised Learning
− Clustering
• Deep Learning
Tools • Processing Frameworks
− Hadoop
− Spark
− Stream Processing
− Apache BEAM
• Storage Tools
• Search Engines
• Analytics
• Visualization
• Machine Learning
• Deep Learning
• Software Infrastructures
Big Data on the Cloud • Evolution
• Storage
• Analytics
• Machine Learning
• Serverless Computing
Conclusion • Sample Architectures
The End • Q&A
• Course’s Evaluation

Dates


22 Sept 2020 au 24 Sept 2020


13 Oct 2020 au 15 Oct 2020


10 Nov 2020 au 12 Nov 2020


14 Déc 2020 au 16 Déc 2020


NOTE :
ATTENTION CETTE FORMATION EST SUR MESURE
CE COURS EST REALISABLE TOUTE L'ANNEE AVEC UN MINIMUM DE 5 PARTICIPANTS


Des questions ?

+33 (0) 950 20 91 64


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